∑
∑
Berdasarkan hasil perhitungan MSE, dapat dilihat bahwa nilai MSE di mana nilai koefisien regresi
untuk Penduga-M lebih kecil dibandingkan dengan nilai MSE untuk MKT. Sedangkan dengan nilai koefisien regresi
untuk Penduga-M dan nilai MSE untuk MKT tidak robust terhadap pencilan.
4.1.8 Data dengan Pencilan 50 dari N5,0.01
Berikut adalah hasil data bangkitan nilai galat pertama dari sebaran N0,1
dari data berukuran 20 dengan pencilan sebanyak 50 dari N5,0.01 dengan 10 kali ulangan.
Tabel 16. Data bangkitan berukuran 20 pencilan 50 dari N5,0.01
x e
y x
e y
1 0.29396
1.29396 11
4.8063812 15.806381
2 -0.88221
1.11779 12
4.8616657 16.861666
3 -0.47047
2.52953 13
5.0489837 18.048984
4 -0.40678
3.59322 14
4.9219441 18.921944
5 -0.5943
4.4057 15
5.0657784 20.065778
6 -0.38606
5.61394 16
4.9363518 20.936352
7 -1.24656
5.75344 17
5.0614647 22.061465
8 0.39842
8.39842 18
4.9315404 22.93154
9 1.07693
10.07693 19
5.11045 24.11045
10 -0.32393
9.67607 20
5.08587 25.08587
Data bangkitan pada Tabel 16 digunakan untuk membuat diagram pencar sebagai
berikut:
20 19
18 17
16 15
14 13
12 11
10 9
8 7
6 5
4 3
2 1
25 20
15 10
5
x
y
Gambar 23. Diagram Pencar X dan Y data bangkitan berukuran 20 pencilan 50
dari N5,0.01 Berdasarkan gambar di atas, terlihat bahwa terdapat pencilan pada data yang
dibangkitan, yaitu adanya 10 pencilan pada data berukuran 20. Persamaan regresi dengan MKT data ulangan 1 adalah
̂ dan dengan Penduga-M adalah
̂ . Nilai dugaan b dan b
1
untuk 10 kali pengulangan dengan pencilan 50 diperlihatkan dalam Tabel 17.
Tabel 17. Nilai b
dan b
1
untuk MKT dan Penduga-M data berukuran 20 pencilan 50 dari N5,0.01
n=20 MKT
M Estimate Ulangan
b b
1
b b
1
1 -1.88179
1.40441 -1.8683
1.4029 2
-2.03271 1.42338
-2.0618 1.4193
3 -1.2343
1.36038 -1.0444
1.353 4
-0.91564 1.33922
-0.7875 1.3384
5 -1.97078
1.40321 -1.8217
1.3958 6
-1.11385 1.35091
-1.0064 1.3445
7 -1.25637
1.36405 -1.2716
1.365 8
-1.02603 1.35054
-0.9867 1.3485
9 -1.04528
1.34337 -0.9638
1.3405 10
-2.26194 1.42593
-2.2719 1.427
Pada Tabel 17 terlihat bahwa Penduga-M menduga parameter dan
lebih baik dari MKT. Diagram pencar dugaan b
dan b
1
dengan MKT dan Penduga-M di atas sebagai berikut:
10 8
6 4
2 2
1
-1 -2
Ulangan b
10 8
6 4
2 2
1
-1 -2
Ulangan b
Gambar 24.
Grafik pencar b terhadap ulangan berukuran 20 pencilan 50 dari
N5,0.01 pada MKT dan Penduga-M
10 8
6 4
2 2.0
1.5 1.0
0.5 0.0
Ulangan b
1
1
10 8
6 4
2 2.0
1.5 1.0
0.5 0.0
Ulangan b
1
1
Gambar 25.
Grafik pencar b
1
terhadap ulangan berukuran 20 pencilan 50 dari N5,0.01 pada MKT dan Penduga-M
Dari Gambar 24 dan 25 di atas dapat dilihat bahwa nilai dugaan koefisien regresi
MKT dan Peduga-M tidak mendekati koefisien regresi untuk masing-masing ulangan, di mana nilai koefisien regresi
dan . Hal ini menunjukkan
bahwa nilai Penduga-M dan nilai MKT tidak robust terhadap pencilan. Data pada Tabel 17 digunakan untuk menghitung nilai MSE sebagai berikut:
∑
∑
∑
∑
Berdasarkan hasil perhitungan MSE, dapat dlihat bahwa nilai MSE untuk Penduga-M lebih kecil dibandingkan dengan nilai MSE untuk MKT.
4.2 Hasil Simulasi untuk Data Berukuran 50
